# Verändert KI den Beruf Baum- und Strauchfrüchteanbauer?

Der Anbau und die Ernte an Daürkulturen bleiben unberührt — verändert ist die kaufmännische Abwicklung aus Bestellung, Handel und Koordination ringsum.

## Einordnung im Vergleich

Die Internationale Arbeitsorganisation stuft diesen Beruf als nicht von generativer KI berührt ein.

*Quelle: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 — übernommene Einstufung*

In unserer eigenen Auswertung gehört dieser Beruf zum untersten Fünftel von 411 verglichenen Berufen.

*Eigene Auswertung von SapientShift (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Werte*

Ähnlich betroffen sind nach unserer Auswertung: [Binnen- und Küstenfischer](https://sapientshift.com/berufe/binnen-und-kuestenfischer), [Nutztierhalter (ohne Geflügel) und Milchproduzenten](https://sapientshift.com/berufe/nutztierhalter-ohne-gefluegel-und-milchproduzenten), [Ackerbauern und Gemüseanbauer](https://sapientshift.com/berufe/ackerbauern-und-gemueseanbauer).

In der Gruppe Landwirtschaft haben wir 8 Berufe verglichen. Keiner ist weniger betroffen als dieser.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren** — verändert
  Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.
- **Einkauf, Beschaffung und Lieferantenbeziehungen managen** — verändert
  Die planende und preisoptimierende Seite der Beschaffung gerät durch KI in Bewegung, das Aushandeln und Pflegen von Lieferantenbeziehungen bleibt menschliche Arbeit.
- **Pflanzen anbaün und pflegen** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Anbaün und Pflegen von Pflanzen bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI vorbeigeht — was Robotik im Feld künftig ändert, ist offen.

## Was dieser Beruf heute macht

Baum- und Strauchfrüchteanbaür kümmern sich um Obstbäume, Teesträucher, Weinreben oder Kautschukbäume – von der Pflanzung bis zur Ernte.

## Was KI verändert

Das Pflegen und Ernten von Obst- und Baumkulturen zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten überhaupt — der niedrigste Wert aller Erwerbs-Anbauberufe, für die mithelfenden Kräfte sogar noch darunter —, weil sich körperliche Handarbeit der heutigen KI entzieht. Das gilt aber nur für die generative KI, nicht für die Robotik: Sobald man Maschinen einbezieht, führen dieselben Quellen die Landwirtschaft unter hohem Automatisierungsrisiko, und die Zahl der Agrar-Serviceroboter hat sich 2024 auf das Zweieinhalbfache erhöht. Verändert ist vor allem die kaufmännische Seite ringsum — Betriebsmittelbeschaffung, Vermarktung, Ernte- und Saisonkoordination —, wobei die handelsnahe Abwicklung höher eingestuft ist als der reine Einkauf. Bei der Koordination wächst allein die zwischenmenschliche Abstimmung, deren Nachfrage in Stellenanzeigen von 39 auf 47 Prozent stieg.

## Wo diese Aussage endet

Sortenwahl, Schnitt- und Bewässerungsplanung, die Erkennung von Schädlingen und Reifegrad per Bild sowie Ernteroboter in Daürkulturen hat bisher keine Studie einzeln betrachtet — dort ist weder Betroffenheit noch Unbetroffenheit belegt. Die körperliche und planerische Arbeit im Anbau bleibt damit die große Unbekannte. Nach heutigem Stand also kein belastbarer Befund für diesen Kern — seine Entwicklung lohnt den Blick.

## Was die Studien sagen

### Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren

- Die operative Planungs-/Koordinationsebene liegt in Gradient 2, die strategische nicht (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO Working Paper 140, Table A1, PDF-S. 51–58 (gedruckte S. 48–55); Kategorie-Definition Table 5, PDF-S. 41)
- Nachfrage nach Planungs- und Ablaufverfolgungs-Tätigkeiten sinkt messbar (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, PDF-S. 17; Table A.7, PDF-S. 102)
- Planungs- und Koordinationsberufe stehen unter den 25 am stärksten exponierten Berufen (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., NBER WP 33509, Table A.2, PDF-S. 97)
- Betriebe mit hoher KI-Exposition fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Skills nach (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2.1, PDF-S. 34 (gedruckte S. 34–35))
- Gegenläufig: Koordinations-Skills werden in hoch exponierten Berufen stärker nachgefragt (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 3.3, PDF-S. 27)

### Einkauf, Beschaffung und Lieferantenbeziehungen managen

- In firmeninternen KI-Anwendungen zur Beschaffungs-/Supply-Chain-Optimierung sind Einkaufsleitung und Einkäufer die am stärksten exponierten Berufe (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole/Papanikolaou/Schmidt/Seegmiller, NBER WP 33509, Abschnitt 1.3 "Examples", PDF-S. 15 (gedr. S. 13))
- Aufgaben mit hoher KI-Exposition verlieren anschließend messbar an Nachfrage — Verschiebung des Aufgabenmix innerhalb desselben Berufs (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — NBER WP 33509, Abschnitt 1.4, PDF-S. 17 (gedr. S. 14/15))
- Purchasing Agents zählen nach der Felten/Raj/Seamans-Messung zu den fünf am stärksten KI-exponierten Berufen überhaupt (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Tabelle 2.1, PDF-S. 17 (gedr. S. 17))
- Unternehmen erwarten für die Funktion Supply Chain/Beschaffung überdurchschnittliche Personalreduktionen durch KI (AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy, 2026 — Stanford HAI, AI Index 2026, Kap. 4 Economy, Chapter Highlights Nr. 8, PDF-S. 3 (gedr. S. 173) [norm.]; Vertiefung ebd., PDF-S. 54 (gedr. S. 224))
- Gegenläufiger Befund: ILO stuft die beiden Kern-Einkaufsberufe als „Minimal Exposure“ ein (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 54 (gedr. S. 51); Definition Table 5, PDF-S. 41 (gedr. S. 38); ebd., PDF-S. 40/41; Table 5, PDF-S. 41 (Gradient 2, zu 3324 Trade Brokers))

### Pflanzen anbaün und pflegen

- Alle pflanzenbaulichen ISCO-Berufe sind „Not Exposed" (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO Working Paper 140, Table A1 (ISCO-08 occupations by exposure gradient), PDF-S. 61; weitere Zeilen derselben Tabelle PDF-S. 61 (6112, 6114), PDF-S. 63 (9214), PDF-S. 64 (9211))
- „Not Exposed" heißt: auch keine einzelnen Teilaufgaben (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckt S. 38); ergänzend ebenfalls PDF-S. 41)
- Fachexperten korrigierten die Exposition für Anbauberufe ausdrücklich nach unten (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zur Experten-Validierung (Figure 13), PDF-S. 32 (gedruckt S. 29))
- Unabhängige Bestätigung: Agrarberufe sind die am wenigsten KI-exponierte Gruppe (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, Abschnitt „Jobs with greatest exposure to AI are not necessarily those with a high risk of automation", PDF-S. 15 (gedruckt S. 14))
- Gemessener Beschäftigungseffekt von KI ist für die Gruppe nahe null (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Table 6 „Impact of AI on relative employment growth by occupation group", PDF-S. 54)

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 6112
- Mittlere Exposition (ILO): 0.17
- Streuung (SD, ILO): 0.11
- ILO-Stufe: Not Exposed
- Band (eigene Auswertung): unteres Fuenftel
- Vergleichsbasis: 411 Berufe

### Quellen

- [Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14)](https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/04/artificial-intelligence-and-the-changing-demand-for-skills-in-the-labour-market_861a23ea/88684e36-en.pdf) (2024), OECD Publishing, Paris
- [Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140)](https://www.ilo.org/sites/default/files/2025-05/WP140_web.pdf) (2025), International Labour Office, Genf
- [Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60)](https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/skills-in-the-ai-age_e8d8c1e6/972bd15e-en.pdf) (2026), OECD Publishing, Paris
- [AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy](https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026_chapter_4_economy.pdf) (2026), Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI)
- [Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509)](https://www.nber.org/system/files/working_papers/w33509/w33509.pdf) (2025), National Bureau of Economic Research

### Diese Seite zitieren

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SapientShift (2026): Baum- und Strauchfrüchteanbauer — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/baum-und-strauchfruechteanbauer
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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=baum-und-strauchfruechteanbauer&from=beruf